搜索结果: 1-15 共查到“航空、航天科学技术 神经网络”相关记录101条 . 查询时间(0.284 秒)
针对尖楔前体（类乘波体）飞行器用嵌入式大气数据传感（FADS）系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法，建立含有双隐含层的四层神经网络模型，然后通过合理选择网络结构参数及训练验证，对FADS系统的攻角进行解算，最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明，本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高，攻角测试误差小于0.2...
BP神经网络在极移预报中的应用
反向传播神经网络 插值基础序列 趋势项
2014/9/29
为了提高地球定向参数极移的预报精度，建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性，验证了基础序列重采样的可行性，提取插值基础序列数据的趋势项，利用多输入-单输出反向传播（Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列，合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明，选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高，此BP神经网络能够有效地应用于...
为了提高地球定向参数极移的预报精度，建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性，验证了基础序列重采样的可行性，提取插值基础序列数据的趋势项，利用多输入-单输出反向传播（Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列，合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明，选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高，此BP神经网络能够有效地应用于...
基于凸组合算法优化的前向神经网络观测器设计
观测器 凸组合算法 前向神经网络 优化
2014/6/19
本文利用凸组合算法对单隐藏层前向神经网络进行了优化,通过迭代来更新权值以调整隐藏层的信息.同时引入了一个新的误差函数来评价误差性能,该函数通过对权值进行解耦来求解优化参数,提高了参数的计算速度.在此基础上,提出了一种非线性系统的自适应神经网络状态观测器设计方法.最后通过仿真验证了该神经网络观测器能准确并快速地观测出系统的状态值.
基于最优制导模板的神经网络预测制导方法
最优制导模板 神经网络 预测制导
2013/5/15
针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾，提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点，利用优化理论进行迭代解算制导变量，以此为基础离线生成样本数据；通过选择合适的多结构模态神经网络，进行基于调度管理的神经网络训练，完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计，结果表明：该制导方法在线计算量少，制导解算速度快，制导...
基于最优制导模板的神经网络预测制导方法
最优制导模板 神经网络 预测制导
2013/5/15
针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾，提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点，利用优化理论进行迭代解算制导变量，以此为基础离线生成样本数据；通过选择合适的多结构模态神经网络，进行基于调度管理的神经网络训练，完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计，结果表明：该制导方法在线计算量少，制导解算速度快，制导...
基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法
BP神经网络 自主定轨 自适应Kalman滤波 用户测距误差
2012/9/18
针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题，提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入，通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系，自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统，仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米...
基于粒子群优化的小波神经网络的飞行数据气动力建模
粒子群优化算法 气动力模型 早熟收敛
2012/7/25
为了使所建立的气动力模型能准确地描述飞行器的动态特性,提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的小波神经网络(WNN)飞行数据气动力建模方法。该方法引入邻近粒子信息和变异操作,对标准PSO(SPSO)算法的不足进行改进,以提高WNN参数的全局搜索能力,克服早熟收敛,再按照所设计的飞行数据的气动力建模流程,构建了IPSO算法训练的WNN模型。试验结果表明:提出的气动力建模方法预测精度高,收敛速度快...
讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经...
基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模及其实验验证
径向基函数神经网络 离线建模 在线建模 实验验证
2012/4/25
为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在...
卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用
离散输入 航空发动机 排气温度预测
2012/3/25
针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积...
小波神经网络在陀螺漂移预测中的应用
小波神经网络 陀螺漂移 预测模型 导航精度
2011/10/4
针对传统预测方法存在的不足，建立一种基于小波神经网络的陀螺漂移预测模型。重点研究利用小波分 析理论对陀螺输出信号的漂移趋势识别提取方法，结合小波神经网络建立漂移信号的非线性预测模型，并以某陀螺 实测信号为例预测其漂移趋势。结果表明：该模型能降低人为因素影响，提高漂移预报效果和导航系统精度。
基于混沌理论和BP神经网络的某基地电力短期负荷预测
混沌理论 BP神经网络 基地电力 短期负荷预测
2011/8/26
为了合理安排并优先保证军事基地中的电力调度问题，提出一种基于混沌时间序列和BP 神经网络相结 合的电力短期负荷预测方法。根据混沌理论及神经网络方法，先基于延迟坐标相空间重构技术，再应用互信息法和 饱和关联维数法，选择延迟时间t 和嵌入维数m，然后用BP 神经网络来实现预测，并通过对海军某基地的电网的 时间负荷序列进行实测仿真。仿真结果表明：相对误差均在5%以内，且有33.3%的误差在1%以内，证明...
流水线加工调度问题的神经网络算法
流水线 调度 构造优化神经网络
2011/7/1
针对启发式算法求解调度问题时算法执行时间短，但计算结果较差的问题，提出一种基于目标增量的构 造优化神经网络算法。通过引入一个加工时间为0 的虚拟工作，利用相邻工件加工结束时间差矩阵，将求解无等待 流水线加工调度问题的最小最大完工时间问题映射为TSP 问题，建立构造优化神经网络模型，将流水线调度问题映 射到神经网络上。实验结果证明：该算法在时间性能和结果的最优性方面较启发式算法SA2、RAJ、GR ...